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Big Data : la nécessité d’un débat
Communication interpersonnelle Education et formation Tribune Usages algorithmiebig datacomplexitéhumanités numériquesintelligence des donnéesopendataréseaux sociauxscienceweb 2.0Web²	Par Invité extérieur	le 23/09/11 | 9 commentaires | 6,045 lectures | Impression
Il nous a semblé intéressant de traduire, de façon collaborative (via Framapad), l’essai original que viennent de publier danah boyd et Kate Crawford présentant “Six provocations au sujet du phénomène des Big Data”.
Ces chercheuses, orientées vers l’ethnographie des usages des technologies de communication, s’interrogent – en toute connaissance de cause [cf. cette étude sur les tweets des révolutions tunisiennes et égyptiennes à laquelle a participé danah boyd]- sur les limites épistémologiques, méthodologiques, mais aussi éthiques des Big Data : champ d’études qui s’ouvre aujourd’hui sur la base des énormes jeux de données que fournit internet, en particulier celles générées par l’activité des usagers des sites de réseaux sociaux, que seuls des systèmes informatiques ont la capacité de collecter et de traiter. Les analyses des graphes relationnels de Facebook ou des flux de tweets de Twitter sont des exemples bien connus de cette rencontre des sciences humaines et de l’informatique en réseau. Dans cet essai, les deux chercheuses personnifient ce champ de recherche en un Big Data faisant écho à Big Brother, et le confrontent à quelques principes méthodologiques des sciences humaines. Elles pointent également les dangers qu’une hégémonie mal anticipée de l’analyse automatisée des données risque de faire courir à la compréhension d’internet et de ses usages. Répétons avec elles qu’un corpus n’est pas plus scientifique ou objectif parce que l’on est en mesure d’aspirer toutes les données d’un site. D’autant qu’il existe de nombreux biais (techniques avec les API, mais aussi organisationnels) dans l’accès même à ces données qu’on aurait tort de considérer comme totales. Cet accès ne repose en effet que sur le bon vouloir de sociétés commerciales et sur les moyens financiers dont disposent chercheurs et universités. Ainsi, le phénomène des Big Data risque, d’une part, de créer une nouvelle fracture numérique entre universités pauvres et riches, mais il peut aussi conduire à une vassalisation de la recherche scientifique par des sociétés commerciales et leurs services de marketing, utilisant eux aussi les Big Data pour profiler leurs produits. Ce virage computationnel des sciences humaines menace également de pérenniser inutilement le sempiternel clivage entre deux cultures scientifiques, l’une mathématique, objective par nature, et l’autre littéraire – subjective forcément. A moins qu’il ne soit vu comme une occasion de guérir enfin une partie des sciences humaines de leur pêché interprétatif originel et de leur achiffrisme congénital. Les Science Studies féministes, Donna Haraway [Le Manifeste Cyborg et autres essais. Sciences, Fictions, Féminismes, Exils, 2007] par exemple, ont démontré comment, du lexique jusqu’aux instruments d’observation utilisés, les pratiques scientifiques ne cessent d’être liées à la Culture et à la Société au sein desquelles elles sont pensables, et que leur travail d’explication chiffrée et de prévision des phénomènes naturels implique toujours une part d’interprétation. Les auteures soulèvent enfin les problèmes éthiques qu’implique l’usage des données personnelles des utilisateurs, lorsque celles-ci, bien que produites en public, sont loin d’être explicitement destinées aux usages scientifiques. Internet supporte aujourd’hui l’émergence d’une société de “citoyens-interprètes” [Yves Citton, L’Avenir des humanités : Économie de la connaissance ou cultures de l’interprétation ?, La Découverte, 2010], c’est à dire potentiellement en capacité de produire et de traiter leurs propres données et connaissances dans les champs de la santé, de l’énergie ou encore de la politique. Cette diffusion des compétences interprétatives au sein de sociétés d’individus connectés, et l’accroissement de leurs capacités d’agir à partir des données qu’ils partagent volontairement, bref la dimension profondément politique de ces activités en ligne, ne doivent pas se trouver noyées dans l’océan de données de Big Data. Ce texte suggère aussi que cette ère des Big Data doit être accompagnée d’une réflexion politique au sein des Digital Humanities. Pour parodier Spiderman, avec danah boyd et Kate Crawford, n’oublions pas que “With big power come big responsabilities”.
Laurence Allard, Pierre Grosdemouge & Fred Pailler.
6 provocations à propos des Big Data
Traduction : Pierre Grosdemouge (@cultord) & Fred Pailler (@Sociographie) à l’initiative de Laurence Allard. Merci à Samuel Ripault et Laëtitia Tin pour leur aide précieuse. L’article original à été présenté lors du Symposium sur les dynamiques de l’internet et de la société : “Une décennie avec Internet”, organisé par l’Oxford Internet Institute, le 21 septembre 2011
“La technologie n’est ni bonne, ni mauvaise, ni neutre… L’interaction entre la technologie et l’écosystème social est telle que les développements techniques ont des conséquences environnementales, sociales, et humaines qui dépassent de loin les objectifs des appareils techniques et des pratiques elles-mêmes.”
Melvin Kranzberg (1986, p. 545) “Nous devons ouvrir le débat – alors qu’il n’en existe aucun de sérieux actuellement – à propos des différentes temporalités, spatialités et matérialités que nous sommes susceptibles de représenter grâce à nos bases de données, avec, en vue, une conception permettant une flexibilité maximum, et autorisant, autant que possible, l’émergence d’une polyphonie et d’une polychronie. L’expression “données brutes” est un oxymore autant qu’une mauvaise idée; au contraire, les données devraient être cuisinées avec soin.”
Geoffrey Bowker (2005, p. 183-184) L’ère de Big Data a commencé. Les informaticiens, physiciens, économistes, mathématiciens, politologues, bio-informaticiens, sociologues, et beaucoup d’autres réclament l’accès aux quantités massives d’informations produites par et à propos des gens, des choses, et de leurs interactions. Divers groupes discutent des coûts et des bénéfices de l’analyse de l’information issue de Twitter, Google, Verizon, 23andMe, Facebook, Wikipedia, et de tous les espaces dans lesquels de grands nombres de personnes laissent des traces numériques et déposent des données. D’importantes questions émergent. Les analyses de l’ADN à grande échelle aideront-elles à guérir les maladies ? Ou bien cela aboutira-t-il à une nouvelle vague d’inégalités médicales ? L’analyse des données rendra-t-elle l’accès des gens à l’information plus efficace et effectif ? Ou sera-t-elle plutôt utilisée pour pister les manifestants dans les rues des grandes villes ? Améliorera-t-elle la manière dont nous étudions la communication et la culture humaine, ou va-t-elle rétrécir la palette des options qui s’offrent à la recherche et altérer ce que “recherche” veut dire ? Tout ou partie de ces possibilités ? Parler en termes de Big Data est, de bien des manières, restrictif. Comme l’observe Lev Manovitch (2011), ce terme a été utilisé en sciences pour désigner les ensembles de données suffisamment grands pour nécessiter des super-ordinateurs, et bien que, désormais, de grands ensembles de données puissent être analysés sur des ordinateurs de bureau avec des logiciels standards. Il n’y a aucun doute sur le fait que les quantités de données disponibles aujourd’hui soient en effet très gr